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  • 概率论与数理统计学习指导[平装]
  • 共2个商家     22.20元~24.60
  • 作者:张海燕(作者),孙国红(作者)
  • 出版社:南开大学出版社;第1版(2010年2月1日)
  • 出版时间:
  • 版次 :
  • 印刷时间:
  • 包装:
  • ISBN:9787310033539

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  • 商品描述

    编辑推荐

    《概率论与数理统计学习指导》:全国高等农林院校“十一五”规划教材辅导丛书

    目录

    第一章 随机事件及其概率
    第一节 随机事件及其运算
    第二节 随机事件的概率及性质
    第三节 条件概率与乘法公式
    第四节 全概率公式与贝叶斯公式
    第五节 事件的独立性
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第二章 随机变量及其分布
    第一节 随机变量
    第二节 离散随机变量及其分布
    第三节 连续型随机变量及其分布
    第四节 随机变量函数的分布
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第三章 多维随机变量及其分布
    第一节 二维随机变量及其分布
    第二节 条件分布
    第三节 二维随机变量函数的分布
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第四章 随机变量的数字特征
    第一节 随机变量的数学期望与方差
    第二节 其他数字特征
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第五章 大数定律及中心极限定理
    第一节 大数定律
    第二节 中心极限定理
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第六章 样本及抽样分布
    第一节 随机样本
    第二节 正态总体下的抽样分布
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第七章 参数估计
    第一节 点估计
    第二节 区间估计
    第三节 关于总体比例的估计
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第八章 假设检验
    第一节 正态总体均值的假设检验
    第二节 正态总体方差的假设检验
    第三节 总体分布的假设检验
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第九章 方差分析与一元线性回归分析
    第一节 方差分析
    第二节 一元线性回归分析
    模拟试题
    模拟试题参考答案

    第十章 多元线性回归分析
    模拟试题
    模拟试题参考答案
    综合模拟测试一
    综合模拟测试二
    综合模拟测试三
    综合模拟测试四
    参考文献

    序言

    概率论与数理统计是专门研究随机现象及其数量规律的一个数学分支,在生物、医学、经济管理、农林以及其他高新技术领域有着广泛的应用。这门课程被列入高等院校各专业最重要的基础课程之一。学好这门课程的关键是将基本概念、定理及方法和实际例子联系起来,掌握用概率统计的语言来描述实际问题,然后选择合适的概率统计模型及正确的定理、公式解决问题,最终达到提高分析问题和解决问题的能力。
    本书采用以章节为序的方法,归纳了这门课程中几乎所有题型,精心选编和分析了大量的经典例题,并设计了许多新颖的例题、习题。最后还提供了四套完整的模拟试题。各章节具体体系如下:
    重要概念、公式及结论列出基本概念、重要定理和主要内容,突出必须掌握或考试出现频率高的核心内容。
    释难解惑对重点、难点以及容易混淆的概念进行诠释,使读者掌握问题的本质。
    典型例题分析尽可能全面归纳这门课程所涉及的题型,逐一进行分析并给出了解题方法和规律。同时,借助于许多重要的经典例题的评注,帮助读者更好地把握典型例题的典型处理方法和可能的各种延伸,从而取得举一反三、触类旁通的功效。
    考研真题精选精选历年研究生入学考试试题中具有代表性的例题进行详尽的分析和解析,使读者更好地从中了解考研的要求、考点与动向。
    习题精选精解对主流教材的重要习题做出解答,以便读者对照和分析。值得提醒的是,解题能力的提高需要亲自动手,通过本身的实践,才能真正得到锻炼,从而不断提高解题能力。
    模拟试题通过自测旨在进一步强化解题训练,反映考试的重点、难点,培训综合能力和应变能力,巩固和提高复习效果。
    本书不仅是广大学生的指导书、教师教学的参考书,而且也是硕士研究生入学考试必备的一本复习用书,实用性、应试性强是本书的特点。
    参加本书编写的有张海燕(第一、二、三章)、孙国红(第四、七、八章)、金惠兰(第五、六章),张振荣(第九、十章及所有综合模拟测试题)。
    本书在编写、出版过程中,得到张孝义老师以及南开大学出版社的热心支持与帮助,在此表示衷心的感谢。
    编写本书时参阅了许多书籍,引用了许多经典的例子和解题思路,恕不一一指明出处,在此一并向有关作者致谢。
    限于编者水平,书中难免有不妥之处,欢迎广大读者、专家和同行批评指正。

    文摘

    插图:



    【问6.1 】为什么可以把总体看成一个随机变量?
    【答】当总体表示某项数量指标时,对于x的每个个体,都有一个对应的取值,这个取值有一定的分布,而且具有随机性,所以X是一个随机变量,因此,对总体的研究就转化为对随机变量的研究,了解了随机变量X,也就了解了总体,X的分布函数和数字特征就是总体的分布函数和数字特征。
    【问6.2 】实际中怎样抽取简单随机样本?
    【答】实际问题中,一般情况下总体都是有限总体,对有限总体,当总体中个体总数不是太大时,从总体中抽取一个个体观察再放回,然后再抽取一个个体观察再放回,依次类推,作放回抽样,便能得到简单随机样本;而当总体中个体总数比样本容量大得多时,我们可以采用不放回抽样,也可近似得到简单随机样本。
    【问6.3 】为什么要抽取样本构造统计量?
    【答】要了解总体的性质,最理想的办法是对每个个体逐个观察,但实际上此种做法往往是不现实的。
    一方面因为许多观察或试验是破坏性的;或者由于总体中个体数一般比较大,观察或试验要耗费大量的人力、物力、财力。例如,研究某厂生产灯泡的寿命,一批灯泡的结果知道了,灯泡也烧毁了,因此最好是抽取一部分灯泡做试验,记录其结果,然后根据这些结果数据来推断新生产的全部灯泡的寿命情况.再如,要调查某种树木在某省的分布情况,不可能对全省所有该种树木一棵棵数,这样难度大,又耗时耗力,不切合实际.因此往往是抽取几个有代表性的地方,调查这些地方该种树木的分布情况,进而推断出全省该树木的分布情况。
    另一方面,样本是来自总体的,样本的性质在一定程序上反映了总体的性质,但是直接使用样本本身有时太繁琐,不容易用数学方法来研究,有时又难以提供有效的易了解的信息,因此必须对样本进行加工处理,构造不含未知参数的样本的连续函数,即统计量。